Python 如何进行魔方数据框转换

发布于09月24日

我正在try 实现如下所示的魔方转换(参见下面的I/O):

# INPUT :

  COLX COLY COLZ
0    A    C  NaN
1    C    B    A
2    C  NaN    B

# OUTPUT :

      COLX     COLY COLZ
0        A  Missing    C
1        A        B    C
2  Missing        B    C

基本上，我需要按字母顺序对每行的值进行排序.

以下是我正在使用的数据帧:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'COLX': ['A', 'C', 'C'], 'COLY': ['C', 'B', np.nan] , 'COLZ': [np.nan, 'A', 'B']})

有什么建议吗？我应该用pandas.DataFrame.shift美元吗？如果是这样，请问如何进行？

推荐答案

让我们堆叠，然后旋转:

out = (df.stack().reset_index(name='value')
   .assign(col=lambda x: x['value'])
   .pivot(index='level_0', columns='col', values='value')
   .fillna('Missing')
)
out.columns = df.columns

输出:

            COLX     COLY COLZ
level_0                       
0              A  Missing    C
1              A        B    C
2        Missing        B    C

每次请求更新:

out = (df.stack().reset_index(name='value')
   .assign(col=lambda x: x['value'])
   .pivot(index='level_0', columns='col', values='value')
)
out[:] = np.where(out.isna(), ['Missing_' + out.columns], out)
out.columns = df.columns

输出:

              COLX       COLY COLZ
level_0                           
0                A  Missing_B    C
1                A          B    C
2        Missing_A          B    C